请教用SPSS做Fisher判别分析时，距离是欧氏距离还是马氏距离？
SPSS在完成Fisher判别分析后，会给出典则判别函数系数和在每一类质心处的函数值。然后对待判样品软件要求自己 算出判别得分，并根据离每一类质心的距离大小，来判断样品属于哪一类。我想请问，这个距离是哪种距离，具体该怎么算啊？
我看联合分布图，每个样品似乎就是以第一和第二判别函数得分为坐标的点，而与每类质心点之间的距离似乎就是欧氏距离，请问这个看法对吗？
我不怎么会，请大家给详细讲讲，谢谢
有不懂可以hi我
请教用SPSS做Fisher判别分析时,距离是欧氏距离还是马氏距离?
这里不用知道是哪个距离。。。你FISHER做出来以后，找到系数，分别与对应自变量相乘得到判别式y。fisher判别需要知道临界值y0。可以用已知分组的所有y值相加，再除以个数，即得到y0。以两组为例，当第一组均值大于第二组均值，则当样品代入判别式后，若 y大于y0，则判为第一组；反之，则判为第二组。
欧氏距离判别法,马氏距离判别法和Fisher判别法的优缺点有哪些_百度知 ...
1、欧氏距离（Euclidean distance）也称欧几里得度量、欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。缺点：就大部分统计问题而言，欧氏距离是不能令人满意的。（每个坐标对欧氏距离的贡献是同等的。当坐标表示测量值时...
请教欧氏距离、巴氏距离、马氏距离的区别是什么
欧氏距离：（∑（Xi-Yi）2）1\/2，即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对...
你好,请问在SPSS中如何实现马氏距离的计算
然后在Distance项下勾选Mahalanobis就可以。这样，SPSS就可以计算马氏距离（Mahalanobis）。计算出的马氏距离以MAH_1的变量名（变量标签是Mahalanobis Distance）保存在电脑的数据文件的最后一列中。
SPSS与判别分析
距离判别是以给定样品与各总体之间的距离的计算值为准则进行类别判断的一种方法。由于马氏距离不受量纲的影响，因此，在距离判别法中，也采用马氏距离作为类别判断的依据。（1）若ω（x）>0 则x属于G₁ （2）若ω（x）<0 则x属于G₂ （3）若ω（x）=0 则待判 其中...
20数据判别分析
与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系并且是尺度无关，即独立于测量尺度。 对于一个均值为 μ，协方差矩阵为 Σ 的多变量向量，其马氏距离公式为：距离判别 将距离判别中的算法编写成名为 discriminiant.distance 的函数，函数中，输入变量 TrnX1,TrnX2 分别表示 X1 类和 X2 类的训练...
马氏距离的概念
马氏距离的概念：马氏距离是一种用于衡量两个随机变量之间的相似度的度量方法。
有谁在ssps中用过判别分析,怎么用的?
§8.利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析 1. 用Matlab编程实现 运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。调用函数：min1.m——求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小 min2.m——比较两数大小，返回较小值 std1.m——用极差...
常用的机器学习&数据挖掘知识(点)
Similarity Measure&Distance Measure(相似性与距离度量):Euclidean Distance(欧式距离),ManhattanDistance(曼哈顿距离),Chebyshev Distance(切比雪夫距离),MinkowskiDistance(闵可夫斯基距离),Standardized Euclidean Distance(标准化欧氏距离),MahalanobisDistance(马氏距离),Cos(Cosine 余弦),HammingDistance\/Edit Distance(汉明距离...
M-各种距离定义
马氏距离的定义源于1927年基于测量确定头骨相似性的问题。 马氏距离已广泛用于聚类分析和分类技术。 它与用于多变量统计检验的霍特林T平方分布(Hotelling's T-square distribution)和用于监督分类的Fisher线性判别分析(Fisher's Linear Discriminant Analysis)密切相关。 为了使用马氏距离将测试点分类为属于N个类别之一,通常...
